RGB顏色空間 加法混色空間 越疊加越白
一個畫素的顏色值（b,g,r)
範圍：【0，255】 【0，1】
CMYK顏色空間
減法混色 越疊加越黑
4個維度來構成
HSV顏色空間 色調，飽和度，明度
可以和RGB相互轉換
CIE-XYZ顏色空間
人眼睛對顏色的容忍度

灰度化：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11將彩色轉換為灰色
為什麼要影象處理：
改善視覺效果
轉換成為更適合於人或者機器分析處理的形式
抑制無用資訊，提高影象的使用價值
突出對人或者機器分析有意義的資訊

影象處理：空間域處理（點運算（HE,ClAHE)形態學運算（膨脹腐蝕）
鄰域運算（卷積，金字塔））頻率域處理（傅立葉變換小波變換）

點運算：
直方圖

CLAHE：限制對比度自適應直方圖均衡
AHE會放大影象中相對均勻區域的噪音
CLAHE：將比較突出的部分根據等面積法將直方圖墊高，也包含AHE的操作

CLAHE步驟：
1.影象分塊，以塊為單位
2.先計算直方圖，然後修建直方圖，最後均衡
3.遍歷操作各個影象塊，進行塊間雙向性插值
4.與原圖做圖層濾色混合操作

開運算：可以去掉目標外點

濾波/卷積：
對每個位置進行鄰域函式計算
不同功能需要定義不同的函式
邊界填充 獲得同尺寸輸出
補充型別：填零，邊界複製（挨著誰就用哪個數字），映象（鏡子一樣對稱），塊複製（把原來的數字塊複製)

均值濾波既沒有很好的去除噪聲點，也破壞了影象的細節反而讓圖片更模糊
平滑中值濾波 卷積域內的畫素值從小到大排序 取中間值作為卷積輸出
可以有效去除椒鹽噪聲
平滑高斯濾波 模擬人眼，關注中間區域 離關注中心越遠，感受精度越模糊
高斯核引數越小越集中 越大越模糊

有效去除高斯噪聲
兩維的卷積可以拆分成像個相同的一維
大大減少計算次數
K*K->2K

水平梯度，均值平滑
垂直梯度，水平平滑

拉普拉斯濾波 二階微分運算元
團塊檢測：周邊高於或者低於中心點 卷積核要滿足中間值很小，為負數，但是整個卷積核的數字和為0
作用：使原始影象銳化
原始圖片和經過拉普拉斯運算元運算後的再進行相減
讓卷積更快：原圖經過快速傅立葉變換，卷積核到快速傅立葉變換，結果再變換到空域

高斯金字塔：
先進行高斯模糊，在進行降取樣，得到尺寸逐漸減小的影象
高斯+降取樣 影象失真不是很大
拉普拉斯金字塔：
高頻細節在高斯金字塔和下采樣中丟失
保留所有層所丟失的高頻資訊，用於影象恢復
下采樣的小影象再上取樣回來

傅立葉變換：
一個訊號可以由足夠多的不同的頻率和幅值的正餘弦波組成

訊號分解
圖片經過傅立葉變換可以得到頻圖

小波變換